Negli ultimi mesi, il dibattito sull’innovazione tecnologica si è concentrato sull’intelligenza artificiale agentiva, e a ragione. L’AI agentica rappresenta un salto quantico: una nuova classe di sistemi intelligenti capaci non solo di analizzare o generare, ma di percepire il contesto, ragionare attraverso sfide complesse e agire in modo indipendente attraverso i sistemi digitali. Questa evoluzione promette di risolvere quello che viene definito il “paradosso dell’AI generativa“: il fatto che, sebbene molte aziende stiano adottando questa tecnologia, poche riescono a ottenere un impatto significativo sui profitti.
Questo articolo, basato su una recente analisi di McKinsey, esplora come le industrie avanzate stanno iniziando a cogliere questa promessa, fornendo un modello su cosa serve per diventare leader nell’era degli agenti autonomi e sbloccare nuove opportunità di crescita, innovazione e vantaggio competitivo.
Per i produttori, i leader della logistica e le aziende industriali, l’opportunità offerta dall’AI agentica non è più un concetto teorico, ma una realtà che si sta concretizzando. Ciò che la distingue dalle precedenti ondate di automazione è la sua capacità di consentire alle organizzazioni di ripensare radicalmente il modo in cui i processi principali vengono progettati, eseguiti e governati.
Dall’ispezione della qualità e la ricerca e sviluppo (R&S) fino alle vendite e al coinvolgimento dei clienti, gli agenti AI hanno il potenziale per fornire un impatto tangibile e misurabile, aumentando la produttività, accelerando l’innovazione e creando nuovi percorsi di crescita.
Tuttavia, realizzare questo potenziale richiede più della semplice implementazione tecnologica. Richiede un’intenzione strategica audace, un’integrazione interfunzionale e una riprogettazione deliberata dei flussi di lavoro, dei modelli di talento e delle strutture di governance.
Indice degli argomenti:
Un potenziale economico rivoluzionario
I primi successi illustrano il potenziale di trasformazione dell’AI agentiva. Un numero crescente di produttori, operatori logistici e aziende energetiche ha iniziato a utilizzarla, registrando impatti quantificabili. I produttori hanno riportato miglioramenti nei tassi di rilevamento dei difetti grazie a sistemi automatizzati di rilevamento visivo delle anomalie.
Le operazioni logistiche hanno aumentato l’efficienza attraverso il routing e la pianificazione autonomi, portando in alcuni casi a una riduzione di oltre il 20% dei costi di inventario e logistica.
I tempi dei cicli transazionali sono stati ridotti da giorni a ore, o persino minuti, con agenti di flusso di lavoro intelligenti, come quelli utilizzati nei processi di documentazione.
Questi risultati sono solo l’inizio. Secondo la ricerca di McKinsey, l’AI agentica ha il potenziale per generare tra i 450 e i 650 miliardi di dollari di ricavi annuali aggiuntivi entro il 2030, rappresentando un aumento dei ricavi dal 5 al 10% in settori avanzati come quello automobilistico. Allo stesso tempo, i risparmi sui costi potrebbero variare dal 30 al 50%, grazie all’automazione di compiti ripetitivi e alla razionalizzazione delle operazioni.
Questo potenziale è sbloccato da diversi fattori convergenti:
- le recenti scoperte nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), che ora dimostrano capacità di ragionamento avanzate;
- la disponibilità di API che consentono un’integrazione fluida degli agenti AI in complessi sistemi aziendali;
- la crescente disponibilità di infrastrutture GPU (unità di elaborazione grafica), progettate per gestire i calcoli intensivi richiesti dall’AI.
Questi progressi tecnologici hanno spinto l’AI oltre le tradizionali capacità analitiche e generative, consentendo ai sistemi agentivi di perseguire autonomamente obiettivi, prendere decisioni ed eseguire compiti con un intervento umano minimo.
Le tre leve del cambiamento: automazione, qualità e innovazione
Nel settore delle industrie avanzate, questi sviluppi stanno potenziando tre capacità fondamentali che stanno già rimodellando le operazioni aziendali.
La prima è l’automazione. Grazie alla capacità di analizzare dati, ragionare ed eseguire azioni in modo indipendente, l’AI agentica riduce il tempo che i lavoratori umani dedicano a compiti manuali e ripetitivi, come l’inserimento di dati, la garanzia di qualità del software e la conformità di routine. A differenza degli strumenti di automazione tradizionali, gli agenti si adattano dinamicamente alle condizioni mutevoli e si integrano perfettamente nei flussi di lavoro, liberando i dipendenti per concentrarsi su attività strategiche e creative, con il potenziale di migliorare sia l’efficienza che la soddisfazione lavorativa.
La seconda leva è il controllo qualità e la sicurezza. Operando 24 ore su 24, 7 giorni su 7, gli agenti possono fornire un monitoraggio continuo, individuando anomalie, frodi e guasti prima dei controlli umani periodici. In settori in cui il tempo di attività, la conformità e la fiducia nel marchio non sono negoziabili, questa capacità si sta già dimostrando decisiva.
Infine, la terza capacità è l’innovazione. Dalla scansione della letteratura scientifica all’ottimizzazione degli scenari di test in R&S, gli agenti comprimono settimane di lavoro manuale in ore, rendendo la sperimentazione più rapida, economica e scalabile. In sintesi, l’AI agentica non è solo uno strumento di produttività, ma un nuovo motore di ricavi e una leva strategica che potrebbe rimodellare le strutture dei costi, i modelli organizzativi e gli indicatori di performance della leadership.
Alcuni casi pratici
Un fornitore automotive reinventa la R&S
Queste capacità potrebbero sembrare fantascienza, ma i primi pionieri stanno già ottenendo guadagni significativi attraverso sistemi agentici. Un esempio lampante proviene da un importante fornitore di primo livello del settore automobilistico che si è trovato ad affrontare una sfida complessa. L’azienda gestisce annualmente centinaia di requisiti complessi, definiti come “vicini all’hardware” (hardware-near), su più progetti contemporaneamente. Garantire un’implementazione accurata richiedeva una quantità enorme di test, in particolare nella creazione manuale di descrizioni dettagliate dei casi di test, un processo che poteva richiedere da 30 minuti a quattro ore per ogni singolo requisito.
Riconoscendo l’opportunità, l’azienda si è rivolta all’AI agentiva. Ha sviluppato e implementato una squadra specializzata di agenti AI, addestrata per navigare nel suo vasto database di requisiti storici e descrizioni di test corrispondenti. Utilizzando un modello linguistico di grandi dimensioni all’avanguardia e il framework agentivo open-source LangGraph, il sistema è stato in grado di sintetizzare e adattare i dati storici pertinenti per automatizzare la generazione delle bozze iniziali dei casi di test.
L’impatto è stato significativo. L’azienda ha registrato forti miglioramenti della produttività, in particolare per gli ingegneri junior o meno esperti, che ora impiegano il 50% di tempo in meno su alcuni tipi di requisiti. Questo ha permesso loro di dedicare più attenzione a compiti complessi che richiedono creatività umana e analisi critica. È interessante notare che l’azienda ha optato per un’implementazione personalizzata, sviluppata in poche settimane, che si è rivelata superiore alle alternative commerciali, spesso difficili da adattare.
Un’importante lezione appresa è stata la necessità di una maggiore supervisione umana per scenari inediti, privi di analoghi storici, dove il sistema mostrava i suoi limiti. Sulla base di questo successo, l’azienda sta pianificando una più ampia “agentificazione” dei flussi di lavoro di R&S e ingegneria.
Rivoluzionare le vendite: l’esempio di un produttore di camion
Un altro caso di studio illustra come l’AI agentica possa trasformare non solo i processi interni ma anche le funzioni rivolte al mercato, come le vendite. Un produttore di camion si trovava di fronte alla sfida di aumentare la propria quota di mercato, in gran parte a causa di una forza vendita storicamente focalizzata sul servizio ai clienti esistenti piuttosto che sulla ricerca di nuovi clienti. La domanda era se l’AI agentica potesse rinnovare radicalmente questo processo.
La soluzione è stata la creazione di un sistema multi-agente che automatizza diversi compiti cruciali tradizionalmente svolti dai rappresentanti di vendita. Agendo in autonomia, gli agenti conducono ricerche approfondite per identificare le aziende potenzialmente interessate all’acquisto di nuovi camion, attingendo a fonti di dati diverse e talvolta non convenzionali, come le richieste di licenze governative, i siti web aziendali, le notizie e persino le immagini.
Il sistema valuta l’idoneità dei clienti, li classifica in base a fattori come la stabilità finanziaria e la compatibilità con l’offerta di prodotti, e genera profili completi con argomentazioni di vendita personalizzate e informazioni di contatto dirette.
Una caratteristica distintiva di questo sistema è la presenza di più agenti specializzati, inclusi agenti “critici” o “verificatori” (critic agents), in grado di convalidare il lavoro degli agenti di ricerca per garantirne l’accuratezza, l’affidabilità e la qualità. Per garantire il successo, l’azienda ha coinvolto attivamente gli utenti finali – i venditori stessi – nello sviluppo e ha abbinato l’iniziativa a solide strategie di gestione del cambiamento.
I risultati sono stati immediati e impressionanti. Entro tre-sei mesi, l’azienda ha visto un’esplosione dell’attività di vendita: gli sforzi di prospezione sono raddoppiati, portando a un aumento del 40% degli ordini.
Questo caso dimostra il valore strategico dell’AI agentica non solo nel migliorare l’efficienza, ma anche nel potenziare direttamente la generazione di ricavi.
Oltre il progetto pilota: come scalare l’impatto dell’AI agentica
Questi esempi sono di grande ispirazione, ma per generare un impatto significativo è necessario superare i progetti pilota isolati o i miglioramenti incrementali. Per cogliere il potenziale trasformativo dell’AI, le organizzazioni devono passare da sforzi tattici e sparsi a un programma strategico e coeso che ridisegni radicalmente il loro modo di operare, consentendo di passare dalla sperimentazione alla trasformazione su scala aziendale. Ciò richiede innovazione in tre aree fondamentali: processi, persone e dati.
Per quanto riguarda i processi, il valore maggiore si ottiene quando l’AI agentica viene utilizzata per reingegnerizzare interi domini aziendali piuttosto che per ottimizzare semplicemente le attività esistenti. Ciò richiede una mappatura dei flussi di lavoro attraverso la strategia, l’esecuzione e le operazioni, traducendo la conoscenza degli esperti e la logica decisionale in formati che gli agenti possano comprendere e utilizzare. Fondamentalmente, ogni iniziativa deve essere guidata da un solido caso di business, quantificando i benefici finanziari e operativi per garantire che la trasformazione sia non solo strategica ma anche economicamente sostenibile.
Per quanto riguarda le persone e la governance, l’integrazione degli agenti AI richiede di ripensare la struttura del lavoro, in modo simile a come si progettano i ruoli per una forza lavoro umana. Ciò include la definizione di archetipi di agenti (ad esempio, orchestratori contro specialisti) e la creazione di spazi di lavoro digitali dotati degli strumenti necessari. È fondamentale stabilire una chiara responsabilità, una governance appropriata e modelli di interazione collaborativa sia tra agenti che tra uomo e agente, per supportare la fiducia e la supervisione.
L’infrastruttura del futuro e la governance umana
Per scalare efficacemente, è necessaria una nuova infrastruttura tecnica: la rete di AI agentica (agentic AI mesh). Questa funziona come uno strato di orchestrazione che consente a complessi ecosistemi di agenti di operare in modo sicuro ed evolvere nel tempo. La rete riunisce agenti proprietari e commerciali in un’architettura unificata, costruita su quattro principi chiave:
- componibilità (aggiungere strumenti senza alterare il sistema),
- intelligenza distribuita (gli agenti coordinano e dividono i compiti),
- disaccoppiamento a strati (per modularità e manutenibilità)
- neutralità rispetto ai fornitori (per evitare il lock-in). Altrettanto critica è la qualità e l’accessibilità dei dati aziendali.
Infine, l’implementazione efficace parte in piccolo, scala deliberatamente ed è abbinata a rigorosi controlli del rischio. L’AI agentica non è una soluzione “plug-and-play“. Il successo dipende da casi d’uso ad alto valore e ben definiti e dalla gestione proattiva di rischi come le “allucinazioni” dell’AI, i confini decisionali e le minacce alla sicurezza informatica.
Quasi universalmente, le organizzazioni che ottengono i maggiori risultati sottolineano l’importanza di una governance “con un essere umano nel ciclo di controllo” (human-on-the-loop), ovvero quadri di supervisione in cui gli esseri umani gestiscono, convalidano e intervengono quando necessario.
Tali sistemi sono cruciali, soprattutto con l’evoluzione del panorama normativo, come l’AI Act dell’Unione Europea, che sta definendo aspettative sempre più precise in materia di responsabilità, trasparenza e gestione del rischio.
Conclusione: un punto di svolta fondamentale
L’intelligenza artificiale agentiva rappresenta un’opportunità per le imprese di ripensare radicalmente il modo in cui operano e competono. Questa emergente forza lavoro digitale è sempre attiva, sempre più autonoma e capace di apprendere e collaborare attraverso sistemi e domini. Le organizzazioni che sapranno sfruttare precocemente questo potenziale otterranno un vantaggio competitivo duraturo in termini di efficienza, resilienza e innovazione.
Tuttavia, il successo sostenibile non deriverà dalla sola sperimentazione. Richiede una leadership visionaria, investimenti in fondamenta scalabili e la volontà di ridisegnare intere catene del valore attorno agli agenti digitali.
Vincere questa prossima ondata richiederà più che il semplice dispiegamento di agenti: i leader saranno coloro che reinventeranno le proprie organizzazioni. Il percorso è chiaro: dal progetto pilota alla piattaforma, dal caso d’uso alla reinvenzione del dominio e dall’automazione all’autonomia.
